生成AI用語集

生成AI Generative AI

文章、画像、音声、動画、プログラムなどを、AIが新しく作ってくれる技術のことです。

AI

人間がやっている「考える・判断する・認識する」ようなことを、コンピューターにやらせる技術です。

機械学習 Machine Learning

大量のデータからコンピューターにパターンを学習させて、予測や判断をできるようにする方法です。

ディープラーニング Deep Learning

人間の脳の神経回路を参考にしたニューラルネットワークを使って、AIに複雑なパターンを学習させる技術です。

ニューラルネットワーク Neural Network

人間の脳の神経細胞のつながりを参考にして作られた、AIの基本的な仕組みのひとつです。

モデル Model

大量のデータを学習して、「入力されたものに対して、どう答えるか」を判断できるようになったAIの本体です。

AIモデル

文章を作ったり、画像を生成したり、音声を認識したりするために使われる学習済みのAIです。

マルチモーダル Multimodal

文章だけでなく、画像、音声、動画など、いろいろな種類の情報をAIが扱えることです。

LLM Large Language Model

大量の文章を学習して、人間っぽい文章を理解したり作ったりできるようにした大規模言語モデルです。

大規模言語モデル

LLMの日本語での呼び方です。文章の作成、要約、翻訳、質問への回答などができます。

Transformer

現在の多くのLLMで使われているAIの基本的な構造です。文章の中で、どの単語がどの単語と関係しているかを効率よく扱えます。

GPT

OpenAIが開発している生成AIモデルのシリーズ名です。文章を作ったり、質問に答えたりできます。

トークン Token

AIが文章を処理するときの基本的な単位です。必ずしも「1文字」や「1単語」と同じではありません。

コンテキスト Context

AIが回答を作るときに参考にしている、それまでの会話や入力内容などの情報です。

コンテキストウィンドウ

AIが一度に扱える情報量の範囲です。大きいほど、長い文章や長い会話をまとめて扱いやすくなります。

推論 Inference

学習済みのAIモデルを実際に動かして、入力に対する答えを出すことです。

プロンプト Prompt

AIに「こうして」とお願いするために入力する文章や指示のことです。

プロンプトエンジニアリング

AIから欲しい答えを出してもらうために、指示の書き方を工夫することです。

システムプロンプト

AIの役割や基本的なルールを決めるための指示です。通常のユーザー入力より上位の指示として使われます。

ユーザープロンプト

ユーザーがAIに直接入力する質問や指示のことです。

ゼロショット Zero-shot

具体例を見せずに、AIへいきなり作業をお願いする方法です。

ワンショット One-shot

AIに1つだけ例を見せて、その例を参考に同じような作業をさせる方法です。

Few-shot

AIにいくつか例を見せて、そのパターンを参考に回答させる方法です。

Chain of Thought

問題をいきなり答えさせるのではなく、段階的に考えさせる考え方です。

ロール指定

「あなたは税理士です」「あなたは編集者です」のように、AIに役割を与えて回答させる方法です。

プロンプトテンプレート

毎回同じような指示を書くのが面倒なときに使う、あらかじめ用意しておいた指示文です。

ハルシネーション Hallucination

AIが、実際には存在しない情報や間違った情報を、もっともらしく答えてしまうことです。

ファクトチェック

AIの回答が本当に正しいか、人間や別の情報源を使って確認することです。

幻覚

ハルシネーションの日本語表現です。AIが事実ではない内容を生成してしまう現象を指します。

温度 Temperature

AIの回答のランダムさを調整する設定です。高くすると表現が多様になり、低くすると比較的安定した回答になりやすいです。

Top-p

AIが次に出す言葉を選ぶときの候補範囲を調整する設定のひとつです。

ファインチューニング Fine-tuning

すでに学習したAIモデルに追加のデータを使って学習させ、特定の用途に向くよう調整することです。

蒸留 Knowledge Distillation

大きなAIモデルの能力を、小さなモデルに学習させる方法です。軽量化や高速化に使われます。

画像生成AI

文章などの指示から、新しい画像を作ってくれるAIです。

Text to Image

文章による指示から画像を生成する仕組みです。「夕日の海を描いて」のような指示で画像を作れます。

Image to Image

元の画像を参考にして、別の画像を生成する方法です。

画像プロンプト

画像生成AIに、どんな画像を作ってほしいか伝えるための文章です。

ネガティブプロンプト

「こういう要素は入れないで」とAIに伝えるための指示です。

インペイント Inpainting

画像の一部分だけを指定して、その部分をAIで描き直す方法です。

アウトペイント Outpainting

元画像の外側までAIに描き足して、画像の範囲を広げる方法です。

アップスケール Upscale

AIを使って画像を高解像度化し、より大きくきれいにする処理です。

ControlNet

画像のポーズや輪郭、構図などを指定して、生成結果をコントロールしやすくする技術です。

LoRA

AIモデルを大きく作り変えずに、特定のキャラクターや画風などを追加学習させる方法のひとつです。

Stable Diffusion

画像生成AIの代表的なモデルのひとつです。自分のパソコンなどで動かす使い方もあります。

動画生成AI

文章や画像などをもとに、AIが動画を作ってくれる技術です。

Text to Video

文章で指示すると、その内容に合わせて動画を生成する仕組みです。

Image to Video

1枚の画像などをもとにして、AIが動きのある動画を作る方法です。

音声生成AI

文章から人間のような声を作ったり、音声を加工したりするAIです。

音声認識

人間が話した声をAIが聞き取って、文字などに変換する技術です。

音声合成 Text to Speech

文章をもとに、AIが人間のような音声を作る技術です。

文字起こし

会議や動画などの音声をAIで解析して、話している内容を文字にすることです。

ボイスクローニング

特定の人の声の特徴をAIに学習させて、似た声を生成する技術です。本人の許可など、権利面への配慮が重要です。

RAG Retrieval-Augmented Generation

AIが自分の学習済み知識だけで答えるのではなく、外部の資料を検索して、その情報を参考に回答する仕組みです。

検索拡張生成

RAGの日本語での呼び方です。社内資料やマニュアルなどをAIに参照させるときによく使われます。

ベクトル検索

文章を意味的な特徴を持つ数値に変換して、「意味が近い情報」を探す検索方法です。

Embedding

文章や画像などの情報を、AIが比較しやすい数値の並びに変換することです。

ベクトルデータベース

Embeddingしたデータを保存して、意味の近い情報を高速に検索するためのデータベースです。

AI検索

普通のキーワード検索だけではなく、AIを使って質問の意味を理解し、答えをまとめてくれる検索方法です。

AIエージェント AI Agent

人間から指示を受けるだけでなく、自分で手順を考えたり、ツールを使ったりしながら目的を達成しようとするAIです。

AIアシスタント

質問への回答や文章作成などを手伝ってくれるAIです。エージェントよりも「補助役」という意味合いで使われることが多いです。

ツール利用 Tool Use

AIが検索、計算、データベース操作などの外部機能を使うことです。

Function Calling

AIが必要に応じて、あらかじめ用意されたプログラムや機能を呼び出す仕組みです。

オーケストレーション

複数のAIやツールを組み合わせて、全体の処理をうまく動かす仕組みです。

自律型AI

人間が細かく指示しなくても、目的に向かって自分で作業を進めるタイプのAIです。

API Application Programming Interface

別のサービスやプログラムからAIの機能を呼び出して使えるようにする仕組みです。

AI API

文章生成、画像生成、音声認識などのAI機能を、別のアプリやサービスから利用するためのAPIです。

SDK Software Development Kit

AIなどのサービスをアプリに組み込むために便利なプログラムやツールをまとめた開発キットです。

オープンソース

ソースコードなどが公開されていて、条件の範囲内で誰でも利用・改変しやすいソフトウェアのことです。

ローカルAI

インターネット上のAIサービスではなく、自分のパソコンなどでAIモデルを動かすことです。

推論速度

AIが入力を受け取ってから、回答を生成する速さのことです。

GPU

大量の計算を並行して処理するのが得意なプロセッサーで、AIの学習や生成処理でよく使われます。

NPU

AI処理に特化したプロセッサーです。最近のパソコンやスマートフォンなどにも搭載されています。

AI倫理

AIを人間や社会にとって適切な形で使うための考え方です。

AIバイアス

学習データなどの偏りによって、AIの判断や回答にも偏りが出てしまうことです。

プライバシー

個人情報などをAIに入力するときに、その情報がどう扱われるかを考える必要があります。

個人情報保護

氏名、住所、電話番号などの個人情報をAIに入力するとき、適切に管理・利用することが重要です。

著作権

AIで作った文章や画像などを利用するときに、他人の著作物をどう扱うかという重要な問題です。

ディープフェイク

AIを使って、人の顔や声などを本物そっくりに合成する技術や、それによって作られた偽コンテンツのことです。

AIガバナンス

AIを安全で適切に使うために、ルールや管理体制を整えることです。

AIリテラシー

AIの仕組みや得意・不得意を理解して、うまく安全に使うための知識や能力です。

AI導入

会社や仕事の中にAIを取り入れて、業務を効率化したり新しいサービスを作ったりすることです。

業務効率化

AIに文章作成、データ整理、議事録作成などを手伝ってもらい、仕事にかかる時間を減らすことです。

AIチャットボット

AIと会話しながら、質問への回答や問い合わせ対応などをしてくれるシステムです。

カスタマーサポートAI

問い合わせへの回答などをAIに任せて、顧客対応を効率化する仕組みです。

Copilot

人間の仕事を横で手伝ってくれる「副操縦士」のようなAI支援機能を指す言葉です。

AI検索アシスタント

検索した情報をAIが読み取り、必要な部分を整理して答えてくれるタイプのサービスです。

生成AI活用

文章、画像、資料作成、調査、プログラミングなど、仕事や生活の中で生成AIを実際に使うことです。

AIコーディング

AIにプログラムを書いてもらったり、コードを修正してもらったりすることです。

コード生成

「こういうプログラムを作って」と指示すると、AIがプログラムのコードを作ってくれる機能です。

コード補完

プログラムを書いている途中で、AIが続きを予測してコードを提案してくれる機能です。

デバッグ

プログラムの間違いや不具合を見つけて修正することです。AIに手伝ってもらうこともできます。

リファクタリング

プログラムの動作を変えずに、コードを読みやすく整理したり効率化したりすることです。

基盤モデル Foundation Model

大量のデータで幅広く学習して、文章や画像などさまざまな用途の土台として使えるAIモデルです。

小規模言語モデル SLM

LLMより小さく、比較的少ない計算資源で動かしやすい言語モデルです。

パラメータ

AIモデルが学習によって調整する数値です。一般的にはパラメータ数が大きいほどモデルも複雑になります。

量子化 Quantization

AIモデルの数値表現を軽量化して、必要なメモリや計算量を減らす技術です。

モデル圧縮

AIモデルを小さくして、より少ないメモリや計算資源で動かせるようにすることです。

ベンチマーク

AIの性能を同じ条件で測って、モデル同士を比較するための評価方法です。

推論コスト

AIに実際に回答を生成させるときに必要になる計算資源や料金などのコストです。

事前学習 Pre-training

AIモデルを作る最初の段階で、大量のデータを使って基本的な能力を身につけさせる学習です。

追加学習

すでに学習済みのAIに、さらに特定のデータを学習させることです。

教師あり学習

「この入力に対する正解はこれ」というデータをAIに与えて学習させる方法です。

教師なし学習

正解をあらかじめ与えず、AI自身にデータの特徴やパターンを見つけさせる学習方法です。

強化学習

AIが行動した結果に対して「良かった・悪かった」という評価を与え、より良い行動を学習させる方法です。

RLHF

人間からの評価を利用して、AIの回答がより人間にとって役立つように調整する方法です。

学習データ

AIがパターンや知識を身につけるために使われる文章、画像、音声などのデータです。

データセット

AIの学習や評価に使うためにまとめられたデータの集まりです。

AGI Artificial General Intelligence

特定の作業だけではなく、人間のように幅広い知的作業をこなせる汎用人工知能のことです。

ASI Artificial Superintelligence

人間の知能を幅広い分野で大きく上回るとされる人工超知能のことです。

AIエージェンティックワークフロー

AIに単発の質問をするのではなく、複数の工程をAIやツールに実行させる仕事の流れです。

AIネイティブ

最初からAIを前提にして、仕事やサービス、システムを設計する考え方です。

AIファースト

まずAIを活用できないかを考えて、そのうえで仕事やサービスのやり方を決める考え方です。

人間参加型AI Human-in-the-loop

AIに全部任せるのではなく、重要な場面では人間が確認したり判断したりする仕組みです。

Human-in-the-loop

AIの判断や処理の途中に人間を入れて、最終確認や修正を行う考え方です。

AIオートメーション

AIを使って、これまで人間が手作業でやっていた仕事を自動化することです。

入力

AIに渡す文章、画像、音声、ファイルなどの情報です。

出力

AIが生成して返してくれた文章、画像、音声などの結果です。

生成

AIが入力された情報や指示をもとに、新しいコンテンツを作ることです。

要約

長い文章や資料をAIに読ませて、重要なポイントを短くまとめてもらうことです。

翻訳

AIを使って、ある言語の文章を別の言語に変換することです。

リライト

元の文章の意味を保ちながら、読みやすくしたり、丁寧な表現に変えたりすることです。

ブレインストーミング

AIにアイデアをたくさん出してもらって、企画や文章作成などの材料にする使い方です。

壁打ち

AIにアイデアや考えを話して、質問や反論をしてもらいながら考えを整理する使い方です。

AIとの対話

一回だけ質問して終わりではなく、追加質問をしながらAIとやり取りして答えを深めていく使い方です。

人間による最終確認

AIの回答をそのまま使わず、最後は人間が内容を確認してから利用することです。特に重要な情報では大切です。